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本文从虚拟馆藏信息的采集、编目格式及原则、信息评价、信息服务及图书馆信息资源结构的优化等方面。论述了基于网络的虚拟馆藏建设。 相似文献
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提出应用数据挖掘技术,系统化对某一学科发表的论文的相关引文信息数据进行抽取处理,同时与图书馆馆藏数据进行比对分析,实现学科数据馆藏分析;直观、定量地获取到图书馆馆藏对本学科关注文献的支持率,从而为学科资源服务和建设提供有效、方向性的数据及建议. 相似文献
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文章运用文献计量学的原理，对内蒙古林学院图书馆馆藏中10个学科林业科技论文的引文数量、文献类型、文种和年代分布以及引文文献收藏情况等进行了统计分析，并根据其结果进行了馆藏评价。 相似文献
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构建网络环境下的馆藏资源建设评价体系 总被引：1，自引：0，他引：1
本文介绍了在网络环境下传统馆藏资源内容和形式上的变化,提出了传统馆藏资源建设评价存在的局限性,并从馆藏信息资源保障能力、信息资源质量评估、信息资源共享能力、资源利用效果四方面建立了新的评价体系. 相似文献
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以扬州大学为例,介绍了其馆藏资源配置现状,并提出了构建完善采访网络、注重学科建设研究、强化数字资源建设、发挥学科馆员作用、加强馆际联盟等面向学科服务的文献信息资源建设策略。 相似文献
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论述了数字环境下高校图书馆学科服务中的馆藏资源、情报分析和学科服务、机构知识库在国家智库决策支持信息保障的支撑路径,提出应把制定总体规划、提升情报分析能力和建立信息支撑平台作为高校图书馆进行智库信息支撑的新内容,最后指出高校图书馆应在学科服务上有所创新,不仅促进图书馆学科服务模式的转型发展,也为国家智库建设发展做出积极的贡献。 相似文献
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建设学科分馆,开展学科服务,是大学图书馆服务学科建设发展的战略重构策略。包括使命管理、核心馆藏、学科博客、整合教学、读者资源与贡献。防止图书馆服务去职业化或去专业化。 相似文献
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本文以南通大学图书馆面向本校博士学位授权建设学科开展嵌入式学科服务为例,从用户研究、学科服务规划、学科服务实施和营销、学科服务评估总结4个阶段介绍了图书馆学科服务的概况,并在实践的基础上就深入开展此项服务提出了几点思考,以期对国内高校图书馆开展此项服务提供借鉴。 相似文献
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[目的/意义]对高校图书馆智慧服务的改进和发展方向进行研究。[方法/过程]通过对当前高校图书馆智慧服务进行分析,总结高校图书馆服务模式智慧化的发展方向,并运用技术发展模型对图书馆智慧服务的动机、机会、能力等因素进行剖析,以服务功能迁移和服务分层设计为研究路线,打造图书馆智慧服务评价指标体系,提出图书馆智慧服务评价指标体系的功能实现和发展方向。[结果/结论]完善智慧服务理念、拓宽馆藏知识结构、打造团队服务理念、建设智慧服务环境是未来图书馆智慧服务的核心。高校图书馆智慧服务评价指标体系研究对图书馆如何建立科学的智慧服务模式提供了有效的参考。 相似文献
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E-science环境迫切要求对存在于学校内部各个部门管理系统中孤立的科研数据进行搜集、聚合与可视化。以德克萨斯A&M大学数学系为例,进行基于Viewshare的学术群体的可视化,帮助院系科研人员找到潜在可能的合作者并共同开辟新的研究领域便于创建新的科研竞争优势,为学校人事管理部门的人才引进、科研部门进行科研成果的评价提供指导,为图书馆优化馆藏资源、开展学科服务提供数据支撑。基于Viewshare的学术群体可视化过程包括数据采集、数据规范与清洗、数据导入、数据多维可视化、数据分析和数据导出。 相似文献
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本文基于“全评价”体系的理论研究,对学科馆藏的评价主体、评价客体、评价目的、评价标准、评价指标、评价方法和评价制度等方面进行分析,并从形式评价、内容评价和效用评价三方面构建高校图书馆学科馆藏的评价指标体系。 相似文献
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影响图书馆服务质量评价的若干因素 总被引：2，自引：0，他引：2
图书馆的服务质量评价是读者进入图书馆利用馆藏服务、馆员服务、环境服务的过程中的感知来实现的,在这个过程中,图书馆服务系统中的各个环境和过程以及系统中的每个人,都是影响用户满意度的因素。本文从图书馆和读者两方面,对影响读者评价图书馆服务质量的各种因素进行了具体的分析。 相似文献
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[目的/意义]探讨用户驱动采购(PDA)模式对公共图书馆馆藏资源建设的积极作用。[方法/过程]介绍用户驱动采购的概念及国内实施情况和创新之处。引入对“你选书,我买单”模式的争议,以PDA进行馆藏建设的关键在于明确馆藏发展战略、科学设计预设文档、转变馆员的职业定位、完善跟踪评价机制。采用个案研究法,从借阅规则与惠民力度、业务评价指标体系、线上平台与应急服务、创新馆店合作模式、省馆的示范辐射作用五个方面总结南图“陶风采”项目的优势。[结果/结论]“陶风采”的不足之处在于未涉及电子图书外文图书,以及缺乏大数据深度挖掘和读者阅读需求预测机制。 相似文献
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【目的/意义】分析智慧图书馆知识发现服务驱动模式,促进图书馆数据资产开发及智慧服务提升。【目的/
意义】基于数据驱动,围绕用户、内容、分析、服务、环境五大数据驱动元素,分析其数据驱动过程与维度,通过驱动
维度间的作用关系与相互关联建立动力机制模型。【结果/结论】从动力机制运行角度来说,数据驱动就是数据流
转,不同数据驱动维度间的作用力关系均为正向,通过数据输入→语义关联→可视化分析→反馈调整的数据流转,
实现与图书馆基础数据库、机构知识库、专家数据库、学科馆员库等数据库之间数据协作,并在数据收集方式、数据
挖掘技术、数据评价模式、软硬件条件方面追求数据智能化。【创新/局限】数据属性化维度关系着数据收集的实现,
价值转化力与主体智慧度维度决定着数据到知识的转化与提升,数据物质性维度是实现驱动直接绩效的来源,并
由此反馈关联到驱动的出发点与落脚点。 相似文献